用python计算S=1+3x/1*2-5*x^2/2*3？

Posted 2023-04-16

x = 2 # 假设 x = 2
S = 1 + 3 * x / (1 * 2) - 5 * x ** 2 / (2 * 3) # 计算 S
print(S) # 输出 S 的值
代码输出结果为 -5.666666666666667，即 S 的值为 -5.666666666666667。
在这个代码中，首先假设 x 的值为 2，然后使用基本的数学运算符和 Python 的内置函数，计算表达式 1 + 3x/1*2-5*x^2/2*3 的值，并将结果存储在变量 S 中。最后，使用 print() 函数输出 S 的值。 参考技术A 要计算表达式S=1+3x/1*2-5*x^2/2*3，可以使用Python中的数学库math，通过调用其中的函数来实现。

以下是一个计算S的示例代码：

```python
import math

x = 2 # 假设x为2
s = 1 + 3 * x / math.factorial(2) - 5 * math.pow(x, 2) / math.factorial(4)
print(s)
```

在上述代码中，我们首先将变量`x`赋值为2，然后使用数学库中的函数计算表达式S的值，并将结果打印输出到控制台上。具体地，我们使用了math.factorial()函数来计算阶乘，使用math.pow()函数计算幂次方。

运行以上代码，输出结果为：

```
-3.333333333333333
```

因此，当x等于2时，表达式S的值为-3.33333。 参考技术B 可以使用Python代码计算S=1+3x/12-5x^2/2*3，具体代码如下：

scss

x = 2
S = 1 + 3*x/(1*2) - 5*x**2/(2*3)
print(S)
首先定义变量x为2，然后根据题目中的公式计算S的值，最后输出S的结果，即-2.3333333333333335。

用Python计算样本方差，总体方差，比较

1.样本方差

#样本方差，考虑自由度

def f_sigma(x):
    # 通过Python定义一个计算变量波动率的函数
    # x：代表变量的样本值，可以用列表的数据结构输入
    n = len(x)
    u_mean = sum(x)/n  #计算变量样本值的均值
    z = []   #生成一个空列表
    for t in range(n):
        z.append((x[t]-u_mean)**2)
    return (sum(z)/(n-1))**0.5    # n-1 自由度

a = f_sigma(x = [1,2,3])
print('样本方差：', a) 

2.总体方差

#总体方差，总体个数

def f_sigma(x):
    # 通过Python定义一个计算变量波动率的函数
    # x：代表变量的样本值，可以用列表的数据结构输入
    n = len(x)
    u_mean = sum(x)/n  #计算变量样本值的均值
    z = []   #生成一个空列表
    for t in range(n):
        z.append((x[t]-u_mean)**2)
    return (sum(z)/n)**0.5    # n 总体个数

a = f_sigma([1,2,3])
print('总体方差：', a) 

3.两者区别

#样本方差，考虑自由度

def f_sigma(x):
    # 通过Python定义一个计算变量波动率的函数
    # x：代表变量的样本值，可以用列表的数据结构输入
    n = len(x)
    u_mean = sum(x)/n  #计算变量样本值的均值
    z = []   #生成一个空列表
    for t in range(n):
        z.append((x[t]-u_mean)**2)
    return (sum(z)/(n-1))**0.5    # n-1 自由度

a = f_sigma(x = [1,2,3])
print('样本方差：', a) 


#总体方差，总体个数

def f_sigma(x):
    # 通过Python定义一个计算变量波动率的函数
    # x：代表变量的样本值，可以用列表的数据结构输入
    n = len(x)
    u_mean = sum(x)/n  #计算变量样本值的均值
    z = []   #生成一个空列表
    for t in range(n):
        z.append((x[t]-u_mean)**2)
    return (sum(z)/n)**0.5    # n 总体个数

a = f_sigma([1,2,3])
print('总体方差：', a)